图像处理是对图像进行操作和分析的技术，目的是提高图像质量或者从图像中提取有用的信息。常见的图像处理技术包括图像增强、图像修复、噪声去除、图像分割等。图像处理广泛应用于医学影像、卫星遥感、安防监控、自动驾驶等领域，通过处理图像中的像素，能够实现对图像内容的识别、分析和改进。
本篇完成对HDMI显示代码的UVM仿真，梳理一下在windows-modelsim工具下UVM仿真环境的建立，调试以及遇到的问题。仿真的架构在上一篇已经做了简要介绍，这部分做重点讲解
做图像处理没有显示怎么能行，所以用两章来介绍HDMI的协议以及编码实现。HDMI的编码，仿真和调试会花费较长时间，特别是第一次在windows环境下部署UVM环境，对于刚刚入门UVM的我来说，这块也花费了很长时间。截止目前设计和仿真的代码都已经做完。所以这章主要介绍HDMI的协议以及设计的架构，之后再用一章来介绍HDMI的实现和驱动编写
CTAccel 图像处理 (CIP) 加速器是一款基于 FPGA 的图像处理加速解决方案，可通过将计算负载从 CPU 转移至 FPGA，显著提高图像处理及图像分析的性能。CIP 强大的处理能力可为数据中心带来极大的优势，可将图像处理吞吐量提高 3-7 倍，将计算时延缩短 3 倍，并可将总体拥有成本降低 3 倍。
在图像处理、计算机视觉领域，Lena数字图像被大多数的键盘侠广泛使用，Lena可以说是一张司空见惯的标准图。国外某期刊的主编，曾经说明过以下原因：1.Lena图像混合了各种细节、纹理特征、平滑区域和阴影部分，能够很好的测试图像处理的各种算法；2.Lena是个迷人的美女，做图像处理的研究者或工程师，大部分都是男的，不奇怪他们被Lena美女所吸引。
直方图统计在图像增强和目标检测领域有重要应用，比如直方图均衡，梯度直方图。直方图的不同种类和统计方法请见之前的文章。本章就是用FPGA来进行直方图的计算，并且利用FPGA的特性对计算过程进行加速。安排如下
利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN) 等深层神经网络的解决方案，可以逐渐取代基于算法说明的传统图像处理工作。尽管图像预处理、后期处理和信号处理仍采用现有方法进行，但在图像分类应用中（缺陷、对象以及特征分类），深度学习变得愈加重要
用于实时／动态图像处理的 API
行业抓取式演示视频重点介绍了 Zynq UltraScale+ MPSoC 装有专用处理引擎,面向图像处理、实时处理和功能安全性。
作者：OpenSLee，来源：FPGA开源工作室
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